一种心率变异性（HRV）分析方法、装置、存储介质及设备制造方法及图纸

本发明专利技术涉及医学信号处理技术领域，尤其涉及一种心率变异性(HRV)分析方法、装置、存储介质及设备。所述方法包括：获取心电图数据；根据所述心电图数据选择分析区间，得到短程心电图数据；根据所述短程心电图数据进行去噪，得到待分析的心电图数据；根据所述待分析的心电图数据进行计算，得到HRV时域指标、HRV频域指标、HRV三角指数指标；获取与所述心电图数据对应的用户的临床背景数据；根据所述HRV时域指标、所述HRV频域指标、所述HRV三角指数指标进行计算，得到HRV评测积分；根据所述临床背景数据进行计算，得到临床背景积分；根据所述HRV评测积分、所述临床背景积分进行计算，得到HRV评分。因此，本发明专利技术操作简便、诊断准确性高、自动分析短程HRV。

A heart rate variability (HRV) analysis method, device, storage medium and equipment

The invention relates to the technical field of medical signal processing, in particular to a heart rate variability (HRV) analysis method, device, storage medium and device. The method includes: acquiring ECG data; selecting analysis range according to the ECG data to obtain the short-range ECG data; denoising according to the short-range ECG data to obtain the ECG data to be analyzed; calculating according to the ECG data to be analyzed to obtain HRV time domain index, HRV frequency domain index and HRV triangle index index; acquiring and the ECG data According to the HRV time domain index, the HRV frequency domain index and the HRV triangle index, the HRV evaluation score is obtained; according to the clinical background data, the clinical background score is obtained; according to the HRV evaluation score and the clinical background score, the HRV score is obtained. Therefore, the invention has the advantages of simple operation, high diagnosis accuracy and automatic analysis of short-range HRV.

【技术实现步骤摘要】
一种心率变异性(HRV)分析方法、装置、存储介质及设备
本专利技术涉及医学信号处理
，尤其涉及一种心率变异性(HRV)分析方法、装置、存储介质及设备。
技术介绍
心率变异性(HRV)是反映心脏病变时功能的指标，反映心脏对自主神经(交感副交感)的受控能力。HRV的分析主要临床应用：心衰的评估、恶性心律失常性心脏猝死。临床上HRV主要有3种形式：24小时长程HRV、短程HRV、分时段HRV，都是在动态心电图或静态心电图检查基础上，通过专有软件对源数据进一步分析计算得出。针对HRV正常值在健康/患者之间存在明显重叠交叉、诊断困难的问题，因此，提供一种操作简便、诊断准确的多因素短程HRV自动分析方法显得尤为重要。
技术实现思路
基于此，有必要针对上述问题，提出了一种心率变异性(HRV)分析方法、装置、存储介质及设备。第一方面，本专利技术提供了一种心率变异性(HRV)分析方法，所述方法包括：获取心电图数据；根据所述心电图数据选择分析区间，得到短程心电图数据；根据所述短程心电图数据进行去噪，得到待分析的心电图数据；根据所述待分析的心电图数据进行计算，得到HRV时域指标、HRV频域指标、HRV三角指数指标；获取与所述心电图数据对应的用户的临床背景数据；根据所述HRV时域指标、所述HRV频域指标、所述HRV三角指数指标进行计算，得到HRV评测积分；根据所述临床背景数据进行计算，得到临床背景积分；根据所述HRV评测积分、所述临床背景积分进行计算，得到HRV评分。第二方面，本专利技术还提供了一种心率变异性分析装置，所述装置包括：心电图管理模块，用于记录心电图数据；选择分析区间模块，用于获取心电图数据，根据所述心电图数据选择分析区间，得到短程心电图数据；去噪模块，用于根据所述短程心电图数据进行去噪，得到待分析的心电图数据；临床背景获取模块，用于获取与所述心电图数据对应的用户的临床背景数据；HRV评分模块，用于根据所述待分析的心电图数据进行计算，得到HRV时域指标、HRV频域指标、HRV三角指数指标，根据所述HRV时域指标、所述HRV频域指标、所述HRV三角指数指标进行计算，得到HRV评测积分，根据所述临床背景数据进行计算，得到临床背景积分，根据所述HRV评测积分、所述临床背景积分进行计算，得到HRV评分。第三方面，本专利技术还提供了一种存储介质，存储有计算机指令程序，所述计算机指令程序被处理器执行时，使得所述处理器执行第一方面任一项所述方法的步骤。第四方面，本专利技术还提供了一种计算机设备，包括至少一个存储器、至少一个处理器，所述存储器存储有计算机指令程序，所述计算机指令程序被所述处理器执行时，使得所述处理器执行第一方面任一项所述方法的步骤。综上所述，本专利技术的一种心率变异性(HRV)分析方法根据所述心电图数据选择分析区间，得到短程心电图数据；对所述短程心电图数据进行去噪后进行计算得到HRV时域指标、HRV频域指标、HRV三角指数指标，根据所述HRV时域指标、所述HRV频域指标、所述HRV三角指数指标、所述临床背景数据进行计算得到HRV评分；通过HRV的指标结合临床背景数据得到HRV评分，提高了HRV评分的准确性，从而提高了诊断的准确性；所述方法通过选择分析区间、去噪、计算HRV指标、计算HRV评分，操作简便，实现了自动分析。因此，本专利技术操作简便、诊断准确性高、自动分析短程HRV。附图说明为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。其中：图1为一个实施例中一种心率变异性(HRV)分析方法的流程图；图2为一个实施例中计算HRV评测积分流程图；图3为一个实施例中计算HRV评测积分流程图；图4为一个实施例中计算临床背景积分流程图；图5为一个实施例中心电图数据去噪流程图；图6为一个实施例中一种心率变异性(HRV)分析装置的结构框图；图7为一个实施例中计算机设备的结构框图。具体实施方式下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。心率变异性(HRV)是指逐次心跳周期差异的变化情况，它含有神经体液因素对心血管系统调节的信息，从而判断其对心血管等疾病的病情及预防，可能是预测心脏性猝死和心律失常性事件的一个有价值的指标。如图1所述，在一个实施例中，提高了一种心率变异性(HRV)分析方法，所述方法实现如下步骤：S102、获取心电图数据；心电图是指心脏在每个心动周期中，由起搏点、心房、心室相继兴奋，伴随着生物电的变化，通过心电描记器从体表引出多种形式的电位变化的图形，心电测量技术已经发展到十八导联。心电图的检查意义在于：用于对各种心律失常、心室心房肥大、心肌梗死、心肌缺血等病症检查。S104、根据所述心电图数据选择分析区间，得到短程心电图数据；具体而言，根据所述心电图数据选择其中一个导联，从该导联中截取部分时长的心电图数据作为短程心电图数据。所述短程心电图数据是在心电图的一个导联中截取部分时长的心电图数据，部分时长的心电图数据是指时长是不低于5分钟并且不高于4小时的心电图数据，比如，Ⅱ导联其中5分钟、10分钟、30分钟、1小时、2小时、4小时，在此举例不作具体限定。S106、根据所述短程心电图数据进行去噪，得到待分析的心电图数据；具体而言，根据所述短程心电图数据去除噪声得到待分析的心电图数据。从而提高了本方法的准确性。去噪是去掉所述短程心电图数据中非心电发出的波，非心电发出的波是其他一些原因的产生的噪音引起的干扰和伪差，如不去除干扰和伪差无法准确计算HRV评分。S108、根据所述待分析的心电图数据进行计算，得到HRV时域指标、HRV频域指标、HRV三角指数指标；所述HRV时域指标的变量包括SDNN(单位：ms，所有NN间期的标准差)、SDANN(单位：ms，全部记录中所有5分钟时段内平均NN间期标准差)、RMSSD(单位：ms，相邻NN间期之差平方和均值的平方根)、SDNN指数(单位：ms，全部记录中所有5分钟时段内NN间期标准差的均值)、SDSD(单位：ms，相邻NN间期之差的标准差)、NN50计数(单位：ms，全部记录中相邻NN间期之差大于50ms的成对数或计数后面NN间期长的成对数)、PNN50(单位：％，NN50计数除以NN间期的总数)。所述HRV时域指标的变量的计算可以从现有技术选择，在此不作赘述。所述H本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种心率变异性(HRV)分析方法，所述方法包括：/n获取心电图数据；/n根据所述心电图数据选择分析区间，得到短程心电图数据；/n根据所述短程心电图数据进行去噪，得到待分析的心电图数据；/n根据所述待分析的心电图数据进行计算，得到HRV时域指标、HRV频域指标、HRV三角指数指标；/n获取与所述心电图数据对应的用户的临床背景数据；/n根据所述HRV时域指标、所述HRV频域指标、所述HRV三角指数指标进行计算，得到HRV评测积分；/n根据所述临床背景数据进行计算，得到临床背景积分；/n根据所述HRV评测积分、所述临床背景积分进行计算，得到HRV评分。/n

【技术特征摘要】
1.一种心率变异性(HRV)分析方法，所述方法包括：
获取心电图数据；
根据所述心电图数据选择分析区间，得到短程心电图数据；
根据所述短程心电图数据进行去噪，得到待分析的心电图数据；
根据所述待分析的心电图数据进行计算，得到HRV时域指标、HRV频域指标、HRV三角指数指标；
获取与所述心电图数据对应的用户的临床背景数据；
根据所述HRV时域指标、所述HRV频域指标、所述HRV三角指数指标进行计算，得到HRV评测积分；
根据所述临床背景数据进行计算，得到临床背景积分；
根据所述HRV评测积分、所述临床背景积分进行计算，得到HRV评分。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述HRV时域指标、所述HRV频域指标、所述HRV三角指数指标进行计算，得到HRV评测积分，具体包括：
获取所述短程心电图数据对应的实际检测总时间；
根据所述短程心电图数据对应的实际检测总时间进行计算，得到检测时间系数；
根据所述HRV时域指标、所述检测时间系数进行计算，得到HRV时域指标评测值；
根据所述HRV频域指标进行计算，得到LF/HF评测值；
根据所述HRV三角指数指标进行计算，得到三角指数评测值；
根据所述HRV时域指标评测值、所述LF/HF评测值、所述三角指数评测值进行计算，得到所述HRV评测积分。


3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述HRV时域指标评测值、所述LF/HF评测值、所述三角指数评测值进行计算，得到所述HRV评测积分，具体包括：
根据所述HRV时域指标评测值进行异常判断，得到HRV时域变量的异常分类；
根据所述LF/HF评测值进行异常判断，得到LF/HF的异常分类；
根据所述三角指数评测值进行异常判断，得到HRV三角指数的异常分类；
根据所述HRV时域变量的异常分类、所述LF/HF的异常分类、所述HRV三角指数的异常分类进行计算，得到所述HRV评测积分。


4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述临床背景数据进行计算，得到临床背景积分，具体包括：
根据所述临床背景数据中的糖尿病史、慢性心衰、心室肥大、冠心病心肌梗死、心肌病或其它器质性心脏病进行病史异常判断，得到所述糖尿病史的异常分类、所述慢性心衰的异常分类、所述心室肥大的异常分类、所述冠心病心肌梗死的异常分类、所述心肌病或其它器质性心脏病的异常分类；
根据所述糖尿病史的异常分类、所述慢性心衰的异常分类、所述心室肥大的异常分类、所述冠心病心肌梗死的异常分类、所述心肌病或其它器质性心脏病的异常分类进行计算，得到所述临床背景积分。


5.根据权利要求1至4任一项所述的方法，其特征在于...

【专利技术属性】
技术研发人员：于小林，黄橙，石金之，
申请(专利权)人：深圳邦健生物医疗设备股份有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44